1、“.....数据归化般状况下神经网络的输入向量在导入到神经网络之前需要实施数据归化。首先,由于原始测量数据中不同数据组间量纲不同数量级相差较大的现象,所以如果把这些原始深圳市全年数据中去除异常点。对于这些去除的异常点数据,再基于负荷的周期性,用前天或者后天在此刻的数据来代替。数据归化般状况下神经网络的输入向量在导入到神经网络之前需要实施数据归化。首先,由于原始测量数据中不同数据组间量纲不同数量级相差较大的现象,所以如果把这些原始测量数据组直接输入网络,数量级比较大的数据组将会掩盖数量级比较小的,这就直接导致网络模型映射失真而得不到良好的训提高能源利用率还能为电网的调度和可靠运行提供支撑,进而为电力部门制定销售计划和电厂制定生产和维修计划提供指导。样本异常点去除依据神经网络的原理,神经网络知识的取得只可以从样本中学习取得,所以学习样本的数量和质量是影响神经网络学习效果和学习速度的重要因素......”。

2、“.....异常数据带来大的训练误差,使网络不能收敛负荷预测造成方面的负面影响训练期间,异常数据带来大的训练误差,使网络不能收敛到理想误差预测阶段网络能收敛但是网络不能反映负荷内在规律,预测误差太大预测阶段即使网络按正常样本训练完成,当以异常数据作为神经网络的输入进行预测时,同样会出现较大误差。因此,在进行短期负荷预测时,对历史数据进行辨识,去除或者修正不良数据是非常重要的。原始数据的预处理主要是修正或剔除两个方面的异常基于神经网络的电力系统负荷预测问题研究原稿结果拟合曲线图。表图结语电力系统短期负荷预测的过程中,必须结合负荷特点选取合理的预测模型进行短期负荷预测。选取层神经网络模型,训练样本采用以往负荷数据,所测结果与实际值比较接近,表明该方法是有效的,可以满足短期负荷预测的要求。参考文献刘晓菲......”。

3、“.....陈科,汪文基于模糊神经网络的电力系统短期负及误差见表。分析表仿真结果可以发现,最大误差,日平均相对误差,准确率,预测精度能够满足电力系统运行的需要。绘制预测结果拟合曲线图。表图结语电力系统短期负荷预测的过程中,必须结合负荷特点选取合理的预测模型进行短期负荷预测。选取层神经网络模型,训练样本采用以往负荷数据,所测结果与实际值比较接近,表明该方法是有效的,可以满足短期负荷预测的要求。参考文献刘晓菲,商立群非线性用软件,主要用于数值分析矩阵运算信号处理和图形显示。软件中神经网络工具箱内含有丰富的函数,调用这些函数可以完成网络设计权值初始化和网络训练。仿真预测数据来自采用美国加利福尼亚州年的电网运行数据,输入数据月日月日,期望输出月日,并用软件进行预测月日,结果及误差见表。分析表仿真结果可以发现,最大误差,日平均相对误差,准确率......”。

4、“.....绘制预进行负荷预测误差分析等个主要流程,其中,建立预测模型分设计网络和训练网络两部分。网络设计年,证明了层的神经网络可以任意逼近闭区间内的个连续函数。采用层经典神经网络,隐含层节点数的确定直接影响预测的准确性,采用试错法训练并检验网络性能来确定。经检验,确定输入节点数为,隐含层节点数为,输出节点数为。误差评价误差评价指标是衡量模络模型无法收敛。因此从以上两个方面考虑的话都是需要对原始数据集进行归化预处理。常用的数据归化方法有公式法软件函数法用函数组对原始测量数据预处理法等。综上所述,本文所构建的神经网络模型中使用的归化方法为公式法,具体方法如下由于型传递函数的函数值在临近和的边缘时候,函数曲线变化平滑,预测结果好坏的标准,本文采用相对误差和平均相对误差两项指标进行误差评价。算例分析是国际公认优秀的数学应用软件,主要用于数值分析矩阵运算信号处理和图形显示......”。

5、“.....调用这些函数可以完成网络设计权值初始化和网络训练。仿真预测数据来自采用美国加利福尼亚州年的电网运行数据,输入数据月日月日,期望输出月日,并用软件进行预测月日,结神经网络技术神经网络的基本单元是神经元。神经元是种包含多个输入的单输出非线性元件,如图所示为神经元模型的基本结构。其中输入量为,与其对应的权重为,人工神经元将所有输入的权值相加并通过传递函数计算出输出量。数据归化般状况下神经网络的输入向量在导入到神经网络之前需要实施数据归化。首先,由于原始测量数据中不同数据组间量纲不同数量级相差较大的现象,所以如果把这些原始系统短期负荷特点对电力系统的负荷而言,这跟人们的生产生活活动息息相关。同样也会遭受些随机因素的影响,如气温天气类型等。从种角度讲,短期负荷的变化存在定的规律,但同时也存在定的随机性。因此,尽可能的通过以往的历史用电数据,分析和挖掘电力负荷的变化情况......”。

6、“.....归纳起来,电力系统短期负荷具有以下特点电力负荷需求呈现出季节性的变化,其中夏季遭受些随机因素的影响,如气温天气类型等。从种角度讲,短期负荷的变化存在定的规律,但同时也存在定的随机性。因此,尽可能的通过以往的历史用电数据,分析和挖掘电力负荷的变化情况,对降低对未来负荷需求的预测误差具有重要的作用。归纳起来,电力系统短期负荷具有以下特点电力负荷需求呈现出季节性的变化,其中夏季和冬季之间的需求差异最大节假日和非假日之间在电力需求上也存在明显不同,如春节成分分析和神经网络的电力系统负荷预测电网与清洁能源,陈科,汪文基于模糊神经网络的电力系统短期负荷预测信息系统工程,。基于神经网络的电力系统负荷预测问题研究原稿。样本异常点去除依据神经网络的原理,神经网络知识的取得只可以从样本中学习取得,所以学习样本的数量和质量是影响神经网络学习效果和学习速度的重要因素......”。

7、“.....本文采用相对误差和平均相对误差两项指标进行误差评价。算例分析是国际公认优秀的数学应用软件,主要用于数值分析矩阵运算信号处理和图形显示。软件中神经网络工具箱内含有丰富的函数,调用这些函数可以完成网络设计权值初始化和网络训练。仿真预测数据来自采用美国加利福尼亚州年的电网运行数据,输入数据月日月日,期望输出月日,并用软件进行预测月日,结结果拟合曲线图。表图结语电力系统短期负荷预测的过程中,必须结合负荷特点选取合理的预测模型进行短期负荷预测。选取层神经网络模型,训练样本采用以往负荷数据,所测结果与实际值比较接近,表明该方法是有效的,可以满足短期负荷预测的要求。参考文献刘晓菲,商立群非线性主成分分析和神经网络的电力系统负荷预测电网与清洁能源,陈科,汪文基于模糊神经网络的电力系统短期负证明了层的神经网络可以任意逼近闭区间内的个连续函数。采用层经典神经网络......”。

8、“.....采用试错法训练并检验网络性能来确定。经检验,确定输入节点数为,隐含层节点数为,输出节点数为。误差评价误差评价指标是衡量模型预测结果好坏的标准,本文采用相对误差和平均相对误差两项指标进行误差评价。算例分析是国际公认优秀的数学基于神经网络的电力系统负荷预测问题研究原稿冬季之间的需求差异最大节假日和非假日之间在电力需求上也存在明显不同,如春节元旦等对电力的需求大天气与平常日下的负荷不同每天中的不同时段的电力负荷也有不同的规律,如的电力负荷较大。由此,通过上述的分析可以看出,在短期需求下,电力负荷的变化呈现出规律性的变化特点,并且受到众多因素的影响,包括季节天气等。因此,准确的分析不同因素对负荷的变化,对提高负荷预测的精度非常有结果拟合曲线图。表图结语电力系统短期负荷预测的过程中,必须结合负荷特点选取合理的预测模型进行短期负荷预测。选取层神经网络模型......”。

9、“.....所测结果与实际值比较接近,表明该方法是有效的,可以满足短期负荷预测的要求。参考文献刘晓菲,商立群非线性主成分分析和神经网络的电力系统负荷预测电网与清洁能源,陈科,汪文基于模糊神经网络的电力系统短期负平均气温相对湿度平均个参数,选定上述个参数作为影响因子作为网络模型输入量。该模型的输出数据采用对应的当天各时间点的负荷值。实际观测记录云南省深圳市从年月日至年月日的电力负荷数据每个采样点,每日点,量纲为以及年月日至年月日的气象因素数据,用两地区年的前天个数据作为训练样本集,用两地区年天个数据作为校验测试样本集。基于神经网络的电力系统负荷预测问题研究原稿。电软件函数法用函数组对原始测量数据预处理法等。综上所述,本文所构建的神经网络模型中使用的归化方法为公式法,具体方法如下由于型传递函数的函数值在临近和的边缘时候,函数曲线变化平滑,梯度变化速度特别缓慢......”。